Mifano ya akili ya AI inahitaji kufundishwa sana kwa kuweza kutambua mifumo, vitu, na mwishowe kufanya maamuzi ya kuaminika. Walakini, data iliyofunzwa haiwezi kulishwa bila mpangilio na lazima iandikwe lebo ili kusaidia modeli kuelewa, kuchakata, na kujifunza kikamilifu kutoka kwa mifumo iliyowekwa ya pembejeo.
Hapa ndipo uwekaji wa data unapoingia, kama kitendo cha kupachika habari au metadata tuseme, kulingana na daftari maalum, kulenga kukuza uelewa wa mashine. Ili kuendelea tu, uwekaji wa data huchagua data, picha, maandishi, sauti, video, na mifumo ili kuboresha utekelezaji wa AI.
Kwa kila Kuweka data kwa NASSCOM Ripoti, soko la uwekaji data ulimwenguni linatarajiwa kukua kwa thamani ya 700% ifikapo mwisho wa 2023, ikilinganishwa na ile ya 2018. Ukuaji huu unaodaiwa kuwa uwezekano wa kusababisha mgawanyo wa kifedha kwa zana za uwekaji alama za kujisimamia, zinazoungwa mkono ndani rasilimali, na hata suluhisho la mtu wa tatu.
Kwa kuongezea matokeo haya, inaweza pia kudhibitishwa kuwa soko la uwekaji alama ya Takwimu Duniani limekusanya thamani ya $ 1.2 bilioni mnamo 2018. Walakini, tunatarajia itakua kama ukubwa wa soko la uwekaji data unadhaniwa kufikia hesabu kubwa ya $ 4.4 bilioni ifikapo mwaka 2023.
Kuweka data ni hitaji la saa lakini inakuja na utekelezaji kadhaa na changamoto maalum za bei.
Baadhi ya ambayo ni muhimu zaidi ni pamoja na:
- Uandaaji wa data uvivu, kwa hisani ya zana za utakaso ambazo hazitumiki tena
- Ukosefu wa vifaa vinavyohitajika kushughulikia nguvu kazi kubwa na idadi kubwa ya data iliyofutwa
- Ufikiaji uliozuiliwa wa zana za uwekaji wa avant-garde na teknolojia zinazounga mkono
- Gharama ya juu ya uwekaji data
- Ukosefu wa msimamo wakati utambulisho wa data bora unahusika
- Ukosefu wa kutofaulu, ikiwa na wakati mtindo wa AI unahitaji kufunika seti ya washiriki
- Ukosefu wa kufuata linapokuja suala la kudumisha mkao wa usalama wa data wakati wa kupata data na kuitumia
Ingawa unaweza kutenganisha uwekaji wa data kwa dhana, zana husika zinahitaji uainishe dhana kulingana na hali ya hifadhidata. Hii ni pamoja na:
- Uainishaji wa Sauti: Inajumuisha mkusanyiko wa sauti, sehemu na unukuzi
- Uwekaji picha: Inajumuisha ukusanyaji, uainishaji, kugawanya, na uwekaji wa data muhimu
- Kuandika maandishi: Inajumuisha uchimbaji wa maandishi na uainishaji
- Kuweka alama kwenye video: Inajumuisha vipengee kama mkusanyiko wa video, uainishaji, na kugawanya
- Kuweka alama kwa 3D: Inaangazia ufuatiliaji wa kitu na kugawanya
Mbali na ubaguzi uliotajwa hapo juu haswa kutoka kwa mtazamo mpana, uwekaji wa data umegawanywa katika aina nne, pamoja na Maelezo, Tathmini, Inafahamisha, na Mchanganyiko al. Uainishaji, Uchimbaji, Ufuatiliaji wa Vitu, ambavyo tumezungumza tayari kwa hifadhidata za kibinafsi.
Uwekaji wa data ni mchakato wa kina na unajumuisha hatua zifuatazo kufundisha kielelezo mifano ya AI:
- Kukusanya Seti za Takwimu, kupitia mikakati yaani, ndani ya nyumba, chanzo wazi, wachuuzi
- Kuweka Takwimu huweka kama Maono ya Kompyuta, Kujifunza kwa kina, na uwezo maalum wa NLP
- Kupima na kutathmini modeli zilizozalishwa ili kubaini ujasusi kama sehemu ya kupelekwa
- Kutosheleza ubora wa mfano unaokubalika na mwishowe kuifungua kwa matumizi kamili
Seti sahihi ya zana za uwekaji data, sawa na jukwaa la kuaminika la kuandikia data zinahitaji kuchaguliwa kwa kuzingatia mambo yafuatayo:
- Aina ya ujasusi unayetaka mfano uwe nayo kupitia kesi zilizoainishwa za utumiaji
- Ubora na uzoefu wa wafafanuzi wa data, ili waweze kutumia zana kwa usahihi
- Viwango vya ubora una nia
- Mahitaji maalum ya kufuata
- Vyombo vya biashara, vyanzo vya wazi na vya bure
- Bajeti unaweza kuokoa
Mbali na sababu zilizotajwa, ni bora kuweka kumbukumbu ya mambo yafuatayo:
- Kuandika usahihi wa zana
- Uhakikisho wa ubora umehakikishiwa na zana
- Uwezo wa ujumuishaji
- Usalama na kinga dhidi ya uvujaji
- Kuweka msingi wa wingu au la
- Udhibiti wa Ubora acumen
- Kufeli-Safes, Pengo la Kukomesha, na uwezo mkubwa wa chombo
- Kampuni inayotoa zana
Verticals ambazo hutumiwa vizuri na zana za uwekaji data na rasilimali ni pamoja na:
- AI ya Matibabu: Maeneo ya kulenga ni pamoja na mafunzo ya mifano ya uchunguzi na maono ya kompyuta kwa upigaji picha bora wa matibabu, wakati wa kusubiri uliopunguzwa, na upungufu mdogo wa nyuma
- Fedha: Maeneo ya kulenga ni pamoja na kutathmini hatari za mkopo, kustahiki mkopo, na mambo mengine muhimu kupitia uwekaji maandishi
- Gari ya Kujitegemea au Usafiri: Maeneo ya kulenga ni pamoja na utekelezaji wa NLP na Maono ya Kompyuta kuweka viunzi na ujazo wa uwendawazimu wa data ya mafunzo ya kugundua watu, ishara, vizuizi, nk.
- Uuzaji wa reja reja na biashara ya kielektroniki: Maeneo ya kulenga ni pamoja na maamuzi maalum ya bei, biashara ya kibiashara iliyoboreshwa, ufuatiliaji wa mnunuzi, kuelewa tabia za ununuzi, na kukuza uzoefu wa mtumiaji
- Teknolojia: Maeneo ya kulenga ni pamoja na utengenezaji wa bidhaa, kuokota bin, kugundua makosa muhimu ya utengenezaji mapema, na zaidi
- Kijiografia: Sehemu za kulenga ni pamoja na GPS na kuhisi kijijini kwa kuchagua mbinu za kuweka alama
- Kilimo: Maeneo ya kulenga ni pamoja na kutumia sensorer za GPS, drones, na maono ya kompyuta ili kukuza dhana za kilimo sahihi, kuboresha hali ya mchanga na mazao, kuamua mavuno, na zaidi
Bado umechanganyikiwa ni ipi mkakati bora wa kupata uwekaji wa data kwenye wimbo, yaani, Kuunda usanidi unaosimamiwa binafsi au Kununua moja kutoka kwa mtoa huduma wa mtu wa tatu. Hapa kuna faida na hasara za kila mmoja kukusaidia kuamua bora:
Apporach ya 'Jenga'
| kujenga | kununua |
|---|---|
Hits:
| Hits:
|
Hakosa:
| Hakosa:
|
Faida:
| Faida:
|
Uamuzi
Ikiwa una mpango wa kujenga mfumo wa kipekee wa AI na wakati sio kikwazo, kujenga zana ya uwekaji alama kutoka mwanzoni kuna maana. Kwa kila kitu kingine, kununua chombo ndio njia bora
